Conferences

2019. november 15.

Letölthető program pdf formátumban

1. szekció

2. szekció

Fiatal Kutatók előadásai Elnök: Simon István

14:50 - 15:05: Teljes genom és amplikon szekvenálás asszisztált nyúl ERE rezisztencia nemesítés

    Kontra Levente (Mezőgazdasági Biotechnológiai Kutatóintézet)

Részletek

Teljes genom és amplikon szekvenálás asszisztált nyúl ERE rezisztencia nemesítés

×

• Kivonat

Teljes genom és amplikon szekvenálás asszisztált nyúl ERE rezisztencia nemesítés

Hazánk világviszonylatban a 15. legnagyobb nyúlhús termelője. A termelés egyik legnagyobb kihívása az antibiotikum felhasználás csökkentése. A járványos nyúl enteropátia (ERE) felelős az antibiotikum felhasználás jelentős hányadáért. Célunk azonosítani olyan genetikai elemeket a nyúl genomban, amik felelősek az ERE rezisztencia kialakításában. Ehhez teljes genom szekvenálást (WGS) és amplikon szekvenálást végzünk fenotipizált (fogékony/rezisztens) egyedeken több generáción keresztül. Minden mutáció feltérképezést követően genom szintú asszociációs vizsgálatot (GWAS) végzünk. A kapott potenciális régiókat tovább vizsgáljuk amplikon szekvenálással a predikció megbízhatóságának növeléséért. A rezisztencia kialakításában felelős genetikai elemeket meghatározzuk, funkciójukat megvizsgáljuk.

15:05 - 15:20: Mutáció és génexpresszió összekapcsolása vastagbél daganatokban

    Nagy Ádám (Természettudományi Kutatóközpont, Enzimológiai Intézet)

Részletek

Mutáció és génexpresszió összekapcsolása vastagbél daganatokban

×

• Kivonat

Mutáció és génexpresszió összekapcsolása vastagbél daganatokban

A gén mutációk és a génexpresszió közötti összefüggés vizsgálata különböző szolid tumorokban lehetővé teszi új terápiás célpontok azonosítását. Jelen vizsgálatban célunk volt olyan géneket azonosítani, amelyek génexpressziós változása összefügg a leggyakoribb szomatikus mutációkkal. A mutációs és RNS szekvenálási adatokat a TCGA (The Cancer Genome Atlas) adatbázisból használtuk fel. A MuTect2 algoritmus által azonosított mutációs adatokat a MAFtools R Bioconductor programcsomag segítségével dolgoztuk fel. Az RNS szekvenálási adatok normalizálására a DESeq2 algoritmust alkalmaztunk, a génannotációra pedig a BioMart R Bioconductor programot használtuk. Az adatok feldolgozását és a statisztikai számítást R statisztikai programkörnyezetben végeztük. A TCGA adatbázisban összesen 396 vastagbéldaganatos beteget azonosítottunk, amelyek mind mutációs, valamint RNS szekvenálási adattal rendelkeznek. Az adatbázis alapján a vastagbéldaganatos betegek között a TP53 a leggyakrabban mutált gén, összesen 212 beteg hordozta ezen mutációt. A TP53 mutáció esetén az öt legszignifikánsabb génexpresszió változást mutató gén közül három alul – SPATA18 (P=6.8E-27, FC=0.3), DDB2 (P=3.3E-25, FC=0.4) és az MDM2 (P=3.7E-22, FC=0.3) –, míg kettő gén – TCFL5 (P=5.8E-24, FC=1.71) és az RTF2 (P=2.7E-22, FC=1.5) – felül regulálódott. A mutáció és génexpreszió összekapcsolásával lehetséges hatékonyabb, gyorsabb és célzott terápiás stratégiák kidolgozása különböző colontumorok esetén.

15:20 - 15:35: Egy enterális patogéneket fertőző új P2-szerű bakteriofág genomikai és filogenetikai jellemzése

    Sváb Domonkos (Agrártudományi Kutatóközpont, Állatorvos-tudományi Intézet)

Részletek

Egy enterális patogéneket fertőző új P2-szerű bakteriofág genomikai és filogenetikai jellemzése

×

• Kivonat

Egy enterális patogéneket fertőző új P2-szerű bakteriofág genomikai és filogenetikai jellemzése

A kórokozó baktériumok körében egyre nagyobb problémát jelentő antibiotikum-rezisztencia folytán természetes ellenségeik, a bakteriofágok újból intenzívebb kutatás tárgyai lettek, mint az ellenük való védekezés: terápia és biokontroll lehetséges ágensei. A P2-szerű bakteriofágok a Myoviridae víruscsaládon belül a Peduovirinae alcsaládba tartoznak, jellemzően az Enterobacteriaceae baktériumcsalád tagjait fertőzik. Jelen munkában az R18C jelzésű új, nyúl bélsárból izolált P2-szerű bakteriofágot jellemeztük, teljes genomjának meghatározása, majd azon végzett összehasonlító filogenetikai elemzés segítségével. A fág genomja 31,834 nt hosszúságú lineáris duplaszálú DNS, GC tartalma 51,6% és 45 ORF-et tartalmaz. Genomjának felépítése lényegében megegyezik a legtöbb P2-szerű fágéval és profágéval, ám három jellemző integrációs helyén ritka és ismeretlen funkciójú moronokat (integrált bakteriális géneket) hordoz. A filogenetikai vizsgálatok szerint számos, bakteriális genomba integrált P2-szerű profág közelebbi rokona az R18C-nek, mint a már korábban ismert négy lítikus P2-szerű bakteriofág. Az R18C-t eredetileg az Escherichia coli K-12 derivát MG1655 törzsön izoláltuk, ám annál jóval hatékonyabban fertőzte a Citrobacter rodentium ICC169 referenciatörzset. Mivel a C. rodentium az enteropatogén Escherichia coli törzsek patogenezisének rágcsálómodellje, egy rajta hatékony lízist mutató bakteriofág különösen érdekes lehet jövőbeni biokontroll-kísérletekhez.

Györkei Ádám - 15:35: Escherichia coli fehérje aggregációjának szisztematikus vizsgálata in vivo körülmények között

    15:50 (Szegedi Biológiai Központ, Biokémiai Intézet, Szintetikus és rendszerbiológiai Egység)

Részletek

Escherichia coli fehérje aggregációjának szisztematikus vizsgálata in vivo körülmények között

×

• Kivonat

Escherichia coli fehérje aggregációjának szisztematikus vizsgálata in vivo körülmények között

A fehérjék oldhatóságának fenntartása elsődleges fontosságú a sejtek homeosztázisa szempontjából. A fehérje aggregáció több fontos humán betegség okozója, valamint a biotechnológiai iparban is komoly nehézségeket eredményez. Ennek megfelelően számos kutatás irányul okainak feltárására. E kutatások jellemző hiányossága azonban, hogy in vitro, azaz nem sejtes környezetben zajlanak, valamint kevés fehérjére bevonásával, nem szisztematikus módon készülnek. Az említett hiányosságok kiküszöbölése érdekében kutatásunk során az Escherichia coli összes fehérjéjének oldhatóságát egyenként elemeztük. Vizsgálatainkat sejtes környezetben nagy áteresztőképességű mikroszkópos, gépi tanulásos és bioinformatikai eszközökkel végeztük. Munkánk során elsőként az egyes fehérjék aggregációs fenotípusát azonosítottuk. Ezt követően, egy több mint 150 paraméter bevonásával épített komplex modellezési eljárással kerestük azokat az egymástól független hatásokat, amelyek a fehérjék oldhatóságát befolyásolják. Munkánk eredményeként egyrészt megerősítettük számos korábban leírt tulajdonság szerepét. Ezen felül feltártuk két olyan paraméter fontosságát is, amelyek eddig az aggregációval kapcsolatosan kevéssé voltak ismertek. Ezek az ún. felszíni ragadósság és a fehérjerendezetlenség. Eredményeink arra utalnak, hogy a fehérjék felszínei közt létrejövő aspecifikus kölcsönhatások jelentősen csökkentik az oldhatóságot, míg a fehérjék rendezetlensége markánsan növeli azt. Ezen tulajdonságok hatása a korábbi in vitro vizsgálatok során nem volt számottevő, arra utalva, hogy a tömény, citoplazmatikus környezetben bírnak igazi jelentősséggel. Eredményeink rávilágítanak a fehérjék sejten belüli aggregációjának komplexitására, valamint a tömény citoplazmatikus közeg eddig ismeretlen hatásaira, ezáltal hozzájárulva az aggregációs jelenség jobb megértéséhez.

Fekete János Tibor - 15:50: ROC elemzés a terápiás válasz biomarkereinek azonosítására

    16:05 (Természettudományi Kutatóközpont, Enzimológiai Intézet)

Részletek

ROC elemzés a terápiás válasz biomarkereinek azonosítására

×

• Kivonat

ROC elemzés a terápiás válasz biomarkereinek azonosítására

Különösen a daganatos megbetegedések esetében figyelhető meg nagyfokú változatosság az alkalmazott terápiák hatékonyságában az egyes betegek között. A bioinformatikai elemzés során olyan ovárium tumoros minták adatait használtuk fel, akik platina és taxane kombinált kezelést kaptak. A minták kategorizálása reagáló / nem reagáló betegekre a progresszió mentes túlélés hossza alapján történt. A génexpresszió és a terápiás válasz közötti kapcsolat elemzésére ROC analízist és Mann-Whitney tesztet alkalmaztunk. A teljes elemzésre használt adatbázis 1816 mintát és 20089 gént tartalmazott. Az in-silico analízis alapján lehetséges biomarker jelöltek az AKIP1 (p=1.60E-08, AUC=0.728), MARVELD1 (p=2.70E-07, AUC=0.712), AKIRIN2 (p=2.60E-07, AUC=0.704), CFL1 (p=8.10E-08, AUC=0.694), SERBP1 (p=8.10E-07, AUC=0.684), PDXK (p=1.30E-04, AUC=0.634), TFE3 (p=7.90E-05,AUC=0.631) és NCOR2 (p=1.90E-03, AUC=0.611). Az in-silico analízis alapján az AKIP1, TFE3, NCOR2, MARVELD1, PDXK és AKIRIN2 gének a platina+taxane kombinált kezelésben részesülő petefészekrákos betegek esetében potenciális prediktív biomarkerek lehetnek.

Nagy Gergely - 16:05: A PPARγ DNS-kötését meghatározó cisz és transz faktorok hierarchiájának vizsgálata

    16:20 (Debreceni Egyetem, Általános Orvostudományi Kar, Biokémiai és Molekuláris Biológiai Intézet)

Részletek

A PPARγ DNS-kötését meghatározó cisz és transz faktorok hierarchiájának vizsgálata

×

• Kivonat

A PPARγ DNS-kötését meghatározó cisz és transz faktorok hierarchiájának vizsgálata

A PPARγ egy olyan magreceptor, amely alapvető szereppel bír a zsírsejtek és az alternatívan polarizált makrofágok kialakulásában és fenntartásában. Biokémiai és molekuláris biológiai vizsgálatok során megállapították, hogy a PPARγ RXR-rel alkotott heterodimere egymást követő, egy nukleotiddal elválasztott magreceptor félhelyeket, ún. DR1 („direct repeat1”) elemeket köt. Ugyanakkor azt még nem vizsgálták szisztematikusan és teljes genom szinten, hogy a cisz faktorok, mint a DR1-ek szekvenciája és a környező szekvenciák, valamint a transz faktorok, mint az együttműködő, pl. az adott sejtvonalat meghatározó transzkripciós faktorok (vagy LDTF-ek) hogyan járulnak hozzá a PPARγ DNS-kötéséhez. Ennek megismerésére kifejlesztettünk egy olyan motívum optimalizáló módszert, amely szekvencia-összetételt és ChIP-seq lefedettséget használ a de novo motívumtalálatok feljavítására, lehetővé téve ezáltal a nagy affinitású kötőhelyek meghatározását és osztályozását. Azt találtuk, hogy (i) a PPARγ cisztrómnak nagyjából a fele mutat közvetlen DNS-kötést; (ii) mindkét félhely ki lehet terjesztve 5’ irányba, valamint, hogy (iii) a félhelyek nem egyforma erősségűek egy DR1-en belül. Az LDTF-ek jelenléte azonban nagyobb hatással van a PPARγ DNS-kötésére, egy kiterjesztett DR1-gyel együtt pedig jelentős szinergia is megfigyelhető. Ez a megközelítés, amely nemcsak a nukleotidok gyakoriságát, hanem a fehérjekötéshez való hozzájárulását is figyelembe veszi, bármely transzkripciós faktorra alkalmazható.